模糊神经网络在矿井副井提升系统故障诊断中的应用研究.pdf

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1、总第189期doi：10．3969／j．issn．1005—2798．2015．05．005模糊神经网络在矿井副井提升系统故障诊断中的应用研究马旭忠(潞安环能股份公司五阳煤矿，山西长治046205)摘要：首先把矿井副井提升机故障分类样本进行模糊化，将不可能出现、多余的故障样本剔除，并输入到训练好的BP神经网络里进行数据训练，然后利用MATLAB软件中的工具箱对矿井副井提升系统液压制动系统故障的具体实例进行仿真分析。仿真结果表明，模糊神经网络可以过滤掉多余信息，节省时间和空间，能够很好地对矿井副井提升系统的故障进行预测，提高了故障诊断的准确性和可靠性。关

2、键词：模糊理论：BP神经网络：矿井副井提升系统：故障诊断中图分类号：TP277文献标识码：A文章编号：1005—2798(2015)05—0015—04ApplicationofFuzzyNeuralNetworkonFaultDiagnosisofMineHoistMAXu-zhong(WuyangCoalMineofLu'anEnvironmentalEnergyDevelopmentCo．，Ltd．，Changzhi046205，China)Abstract：Themethodfirstlyinputsthefuzzyfaultsamplesof

3、minehoisttotheBPneuralnetworktrainedinthetrainingdata．ThenthespecificexampleofhydraulicbreakingsystemwassimulatedusingMATLABsoftwaretoolbox．Simulationresuhsshowsthatfuzzyneuralnetworkcanfilteroutredundantinformation，savetimeandspace，canwellpredictthefaultofminehoist，andimproveth

4、eaccuracyandreliabilityoffaultdiagnosis．Keywords：fuzzytheory；BPneuralnetwork；minehoist；faultdiagnosis矿井副井提升系统是煤矿生产的咽喉，它担负于SOM神经网络的故障诊断方法¨4]，前者采用神经着矸石运出、设备和人员的出入，提升机运行情况的网络对实验室提升机的液压系统进行了故障诊断。好坏，直接关系到一线员工的生命安全和煤矿生产虽然具有较高的精度，但仅使用人工神经网络不能目标的实现l1]。因此．如何能快速、准确地对矿井副很好地表达人脑的推理功能：后者给出了S

5、OM网络井提升系统的故障进行诊断成为工程技术人员的研的机构和学习算法，并进行了结果仿真，但其结果仅究重点。仅表明这种方法是有效可行的。另外还出现了一种目前，国内绝大多数煤矿对矿井副井提升系统基于ontology的提升机故障诊断方法和基于本体的故障诊断都采取传统的故障诊断方法。由于矿井的矿井副井提升系统故障诊断方法l6]，前者提出了副井提升系统故障类型的复杂性和多样性．传统的一种基于ontology的故障诊断方法，该方法解决了故障诊断方法已经很难及时并准确地检测出故障原专家系统中的知识共享和重用的问题，但是对故障因，这对井下工作人员和煤炭安全生产都是及其

6、危诊断的快速性和结果的稳定性没有相应的说明；后险的。近年来出现了基于专家系统的故障诊断方者也可以解决专家系统中的信息重用和共享难题，法l2J，这种方法结合现代智能测试与诊断技术。运用从而有效提高了诊断准确性和可靠性。谱分析法和专家知识建立了提升机故障诊断系统，考虑到上述问题，文章给出了一种副井提升系具有通用性强的优点．但是其专家之间的知识无法统常见故障诊断方法。该方法将模糊理论和BP神共享从而导致诊断结果不稳定，具有很大的局限性经网络结合起来应用到矿井副井提升系统的故障诊还有一种基于人工神经网络的故障诊断方法[3和基断中，既能表示知识，又具有强大的自学

7、习能力和数收稿日期：2015-0313作者简介：马旭忠(1982一)，男，山西大同人，助理工程师，从事机电技术工作。15马旭忠：模糊神经网络在矿井副井提升系统故障诊断中的应用研究第24卷第5期据处理能力；并以MATLAB软件为系统仿真平台，统可能发生种故障，这时把存在不同故障导致的对矿井副井提升系统液压制动系统故障的具体实例不同状态假设为s(i：1，2，⋯，n)。对应的传感器进行了仿真验证。采集到的可测量特征向量为=(tt，⋯，t)。故障诊断的任务就是通过特征向量值．找出该特征1矿井副井提升机常见故障及其诊断原理向量值对应的状态。1．1矿井副井提升机故

8、障分析副井提升机系统主要包括罐笼系统、制动系统、动力装置、润滑系统、冷却通风系统和保护系统等。